Product Engineer
Оценка ИИСильный бренд Vivid Money, работа на европейском рынке, высокий раунд инвестиций и возможность строить AI-направление с нуля делают эту вакансию крайне привлекательной для амбициозных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания сильных навыков разработки (Python, базы данных) и продуктового мышления, а также глубокой экспертизы в LLM и Agentic AI. Высокая планка ответственности за создание систем с нуля в быстрорастущем финтехе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Product Engineer с опытом от 4 лет в европейском финтехе рыночный диапазон составляет €70,000 – €100,000 в год. Vivid Money, как компания после раунда Series C, обычно предлагает конкурентные зарплаты, соответствующие верхнему сегменту рынка, часто дополняя их опционами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Откликнуться в Vivid Money
*🤩* Удалённо
*🔔* Опубликовано менее 48 часов назад
*📸 Финансовая платформа для бизнеса и частных клиентов в Европе*
*🤩* Основатели — Артем Яманов и Александр Емешев
*🤩* Около 500 сотрудников, 94% русскоговорящих
*🤩* 100 млн евро в раунде Series C при оценке 775 млн евро, 2022
*🤩* Более 100 тыс. бизнес-клиентов в Европе
Задачи:
• Создавать с нуля AI-системы клиентской поддержки: чат, голос и базу знаний;
• Проектировать агентов, маршрутизацию и интеграции вместе с инженерами;
• Разрабатывать промпты, evals и A/B-тесты для качества и стоимости поддержки.
*🕸 Требования:*
• От четырёх лет в product management, product engineering или смежной технической работе;
• Практический опыт применения LLM и agentic AI в реальных продуктах;
• Владение Python или другим языком для самостоятельной разработки, знание git и баз данных;
• Опыт запуска продуктов с реальными пользователями и уверенная коммуникация на английском.
Откликнуться: Откликнуться
*🚀* Offer Inside
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- Generative AI
- Git
- SQL
- A/B Testing
- Product Management
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с LLM и понимания архитектуры агентов.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения LLM-агента в реальный продукт: с какими проблемами маршрутизации и галлюцинаций вы столкнулись?
Оценка навыков контроля качества и стоимости AI-решений.
Как вы выстраиваете систему evals для оценки качества ответов AI-поддержки и какие метрики используете для баланса между качеством и стоимостью?
Проверка технической автономности кандидата.
Опишите ваш стек для быстрой разработки прототипа AI-сервиса: какие инструменты для работы с векторными БД и оркестрации (например, LangChain или LlamaIndex) вы предпочитаете и почему?
Оценка продуктового мышления.
Как бы вы приоритизировали задачи при создании AI-поддержки с нуля: что важнее на первом этапе — база знаний или чат-бот, и почему?
Проверка навыков коммуникации и работы в команде.
Опишите процесс вашего взаимодействия с инженерами при проектировании сложных интеграций: как вы разделяете зоны ответственности?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
